I ricercatori della New York University Abu Dhabi (NYUAD) hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale può riscoprire autonomamente le leggi fondamentali della fisica delle particelle, anche senza che gli vengano insegnate esplicitamente. I risultati, pubblicati sul Journal of High Energy Physics, mostrano che semplici algoritmi di apprendimento automatico possono estrarre gli stessi principi organizzativi che gli scienziati umani hanno impiegato decenni per scoprire.
L’intelligenza artificiale ricostruisce il modello standard
Lo studio ha alimentato un sistema di intelligenza artificiale con dati sperimentali grezzi provenienti da esperimenti di fisica delle particelle condotti negli anni ’50 e ’60. All’intelligenza artificiale non è stata fornita alcuna conoscenza preliminare del Modello Standard (SM), il quadro stabilito che classifica tutte le particelle e le forze fondamentali conosciute. Nonostante ciò, ha identificato con successo le caratteristiche chiave del SM, tra cui:
- Quantità conservate: L’intelligenza artificiale ha scoperto in modo indipendente il numero barionico, l’isospin, la stranezza, il fascino e i numeri quantici inferiori: proprietà fondamentali che definiscono le interazioni delle particelle.
- L’Ottuplice Via: L’intelligenza artificiale ha riprodotto l’influente schema di classificazione di Murray Gell-Mann, che predisse l’esistenza dei quark prima che fossero confermati sperimentalmente.
- Traiettorie Regge: il sistema ha scoperto modelli tra la massa delle particelle e lo spin, corrispondendo alle osservazioni sperimentali, ancora una volta senza essere incaricato di cercare queste relazioni.
Perché è importante
La capacità dell’intelligenza artificiale di ricostruire la fisica fondamentale a partire dai dati grezzi è significativa perché il modello standard stesso è stato un risultato monumentale. Ha richiesto decenni di intuizione teorica, sperimentazione e innovazione matematica. Il fatto che un’intelligenza artificiale relativamente semplice possa arrivare alle stesse conclusioni suggerisce che questa tecnologia potrebbe accelerare la scoperta scientifica.
Le implicazioni sono ampie:
- Riconoscimento di modelli: l’intelligenza artificiale può scansionare vasti set di dati alla ricerca di modelli che gli esseri umani potrebbero non cogliere.
- Nuova fisica: il sistema potrebbe identificare strutture precedentemente non riconosciute che puntano verso la fisica oltre il Modello standard.
- Strumento di convalida: l’intelligenza artificiale può fungere da metodo di verifica indipendente per le teorie esistenti, aumentando la fiducia nelle conoscenze consolidate.
Metodologia e risultati
Il team della NYUAD ha utilizzato tecniche standard di apprendimento automatico non supervisionato: analisi delle componenti principali, incorporamento stocastico dei vicini t-distribuiti e algoritmi di clustering. All’IA non era stata fornita alcuna conoscenza teorica preliminare degli strumenti matematici utilizzati all’epoca. Ciò significa che i modelli scoperti derivavano esclusivamente dalla struttura sottostante dei dati sperimentali.
“Il fatto che si tratti di strumenti relativamente standard nell’apprendimento automatico rende ancora più significativa la profondità delle strutture fisiche che hanno scoperto.”
Lo studio fa eco a risultati simili nel campo della chimica, dove l’intelligenza artificiale aveva precedentemente ricostruito la tavola periodica degli elementi dai dati dell’ambiente atomico. Ciò suggerisce una capacità universale dell’intelligenza artificiale di distillare la conoscenza scientifica da osservazioni grezze attraverso le discipline.
Sfide attuali e direzioni future
Il gruppo di ricerca intende indagare se l’intelligenza artificiale può prevedere l’esistenza dei quark come elementi costitutivi degli adroni e dedurre le simmetrie di Gauge dalla teoria quantistica dei campi. L’obiettivo finale è andare oltre la riproduzione della fisica conosciuta per identificare particelle completamente nuove o simmetrie nascoste.
New York University Abu Dhabi nel mezzo dell’instabilità regionale
La pubblicazione di questo studio coincide con la chiusura temporanea dei campus della New York University di Abu Dhabi a causa delle tensioni geopolitiche regionali in corso, incluso il conflitto Iran-Israele. Nonostante l’interruzione, l’università continua le operazioni di ricerca da remoto. Lo studio è stato completato prima della chiusura ed evidenzia l’impegno costante dell’istituzione nel progresso scientifico negli Emirati Arabi Uniti.
Conclusione: la capacità dell’intelligenza artificiale di riscoprire in modo indipendente le leggi fisiche fondamentali segna un passo cruciale verso lo sfruttamento dell’apprendimento automatico come potente strumento per l’esplorazione scientifica. Questa svolta apre la possibilità di scoprire nuove intuizioni sull’universo che potrebbero rimanere nascoste solo ai ricercatori umani.
